组蛋白翻译后修饰（Histone Post-Translational Modifications, Histone PTMs）是表观遗传调控中的核心机制之一。乙酰化、甲基化、磷酸化、泛素化等修饰可发生于组蛋白尾部的赖氨酸、精氨酸或丝氨酸残基上，显著影响染色质构象，从而调节基因的表达状态。研究发现，这些“分子密码”对细胞命运决定、干细胞维持、肿瘤发生等过程具有深远影响。然而，组蛋白修饰种类繁多、位点密集，且常以共修饰形式协同发挥功能，使其分析变得尤为复杂。为准确识别这些精细调控信号，科研人员发展出一整套针对组蛋白翻译后修饰的分析技术体系，核心以质谱（Mass Spectrometry, MS）为依托，辅以抗体富集、化学衍生、酶切优化等手段，并通过多种质谱模式（Bottom-Up、Middle-Down、Top-Down）实现不同层次的修饰检测。这些技术的持续演进正不断拓宽我们对染色质调控机制的理解边界。

一、组蛋白翻译后修饰的分析技术面临的技术挑战

1、高度富集的碱性残基：难溶且酶解困难

组蛋白翻译后修饰的分析技术中，组蛋白含有大量碱性氨基酸，尤其是赖氨酸和精氨酸，这使其溶解性和酶解效率较低。胰蛋白酶往往无法生成理想的肽段，进而影响后续质谱分析的信号强度和定性准确性。

2、修饰类型繁多且共存：如何区分多种PTM

组蛋白翻译后修饰的分析技术中，一个赖氨酸残基可同时被乙酰化、单甲基化、二甲基化或三甲基化，不同修饰在质谱上质量差异极小（如三甲基和乙酰基仅相差0.036 Da），对质谱仪的分辨率提出极高要求。

3、共修饰模式复杂：需要保留原始修饰组态信息

组蛋白翻译后修饰的分析技术中，组蛋白尾部往往同时携带多种修饰，分析不仅要识别单一修饰，还需揭示修饰组合（“histone code”）的生物学意义，这对前处理方法和数据解析算法提出双重挑战。

二、组蛋白翻译后修饰主流组蛋白PTM分析技术

1、基于质谱的全组蛋白修饰图谱构建

（1）Bottom-Up质谱法：适用于大规模修饰筛查

该方法通过酸提法提取组蛋白后，使用化学衍生（如丙酸化）抑制赖氨酸侧链反应活性，再辅以胰蛋白酶或Arg-C进行酶解。得到的短肽通过LC-MS/MS分析，既能提高保留修饰的完整性，又利于数据库匹配。

① 优点

• 高通量识别多种修饰；
• 适用于定量比较组间差异。

② 缺点

• 难以识别共修饰模式；
• 修饰位点定位偶有偏差。

（2）Middle-Down质谱法：兼顾分辨率与覆盖率

利用Gluc-C或Asp-N等酶将组蛋白酶解为中等长度肽段（3–9 kDa），保留更多原始修饰信息，有助于识别特定区域的共修饰模式。结合ETD碎裂技术可提升修饰定位的准确性。

（3）Top-Down质谱法：最完整还原修饰组态

直接对未酶解的完整组蛋白进行MS分析，不但可精确检测修饰类型与位点，还能获得各修饰之间的共存关系。这种方法适合深入解析表观遗传修饰“密码”的模式，然而对样品纯度和仪器性能要求极高。

三、PTM富集与修饰特异性抗体的辅助技术

1、抗体富集与亲和纯化增强低丰度识别

科研人员常采用抗体富集（ChIP-MS）或修饰特异性亲和纯化策略（如anti-acetyl lysine beads），将目标修饰从复杂背景中拉出，作为质谱前的关键预处理步骤，有效提升目标信号强度。

2、化学标签策略提升定量效率

新兴的化学标签策略（如TMT/iTRAQ等标记修饰位点）也能实现高通量的定量分析，是多条件组学比较研究的重要手段。

四、组蛋白翻译后修饰的分析技术数据解析：AI算法赋能PTM识别

随着数据量的急剧增长，传统的数据库搜索方式已难以满足PTM鉴定的效率与准确性。如今，多种深度学习算法（如DeepMass、MS2AI）已被引入质谱数据分析流程，可在高置信度识别修饰位点的同时，预测潜在的修饰模式，极大地拓展了研究深度与广度。

五、组蛋白翻译后修饰分析技术应用实例：组蛋白修饰在肿瘤研究中的价值

大量研究表明，H3K27me3、H3K9ac等组蛋白修饰与癌症发生、免疫逃逸、治疗耐药密切相关。例如，EZH2介导的H3K27三甲基化常见于前列腺癌、淋巴瘤等恶性肿瘤，是潜在的药物靶点之一。通过高分辨质谱平台，研究人员可对不同患者组织中的组蛋白修饰谱进行定量比对，从而揭示疾病特异性表观遗传标志物，助力精准诊疗。

组蛋白翻译后修饰研究正步入高通量、深解析、多维度的新时代。而在这一前沿探索中，百泰派克生物科技构建了覆盖Bottom-Up至Top-Down全流程的组蛋白修饰分析平台，配备Orbitrap Exploris 480等高分辨质谱系统，结合专业的样品前处理方案（如组蛋白提取、化学衍生、修饰富集）与AI驱动的数据解析流程，全面支持科研人员开展复杂组蛋白修饰研究，无论是基础机制探索，还是疾病生物标志物挖掘，我们均可提供定制化的PTM检测解决方案，确保数据真实、稳定、可重复，助力科研成果快速落地。如需获取组蛋白修饰检测服务方案，欢迎访问百泰派克官网或联系我们的技术支持团队。

百泰派克生物科技特色项目

一、蛋白测序

百泰派克生物科技使用Thermo公司新推出的Obitrap Fusion Lumos质谱仪及岛津公司埃德曼降解测序系统对蛋白质序列进行分析，提供基于质谱的蛋白测序分析服务，包括对蛋白质的氨基酸组成分析，N端测序，C端测序和全序列分析，以及基于埃德曼降解的蛋白质N端序列分析服务。对于未知理论序列的蛋白质，提供基于从头测序法的蛋白质从头测序服务，对蛋白序列进行分析。

※服务优势：

1.采用目前世界上先进的质谱仪器 Obitrap Fusion Lumos;

2.可实现对所测定靶蛋白序列 100% 的覆盖;

3.可测定蛋白N端多达 70个氨基酸序列;

4.可测定多种形式的样品: 蛋白溶液、PVDF 蛋白条带;

5.样品用量低: 蛋白样品仅需 5-10ug，即可完成检测;

6.测序不受N端封闭，PEC和和糖基化等N端修饰的影响。

二、蛋白质组学

百泰派克生物科技采用Thermo Fisher的Orbitrap Fusion Lumos质谱平台结合Nano-LC，提供定量蛋白质组学、靶向蛋白质组学、多肽组学、翻译后修饰蛋白组学等多种蛋白质组学分析服务。此外，百泰派克生物科技新推出基于timsTOF Pro的4D蛋白质组学服务，助力微量样本蛋白组学、大样本群医学及高通量修饰组学等研究工作。

※服务优势：

1 .高通量定量蛋白分析:多对照组大规模实验分析，发现新的生物标记物;

2.体内体外多种蛋白质标记方法，适用于分析组织、细胞、血液等多种样品;

3.质谱分析灵敏度高，实验结果重复度高;

4.可检测较低丰度蛋白，线性范围广;

5.专业生物信息学分析，分析更系统准确。

三、单细胞质谱流式技术分析

百泰派克生物科技采用Fluidigm质谱流式系统进行单细胞质谱流式技术分析，采用金属元素标记物（通常是金属元素标记的特异抗体）标记细胞表面和内部的分子，然后用流式细胞原理分离单个细胞，再用电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）分析单个细胞的原子质量谱，最后将原子质量谱数据转换为细胞表面和内部的信号分子表达量。

※服务优势：

1.技术先进，填补技术空白

采用金属标记抗体技术，避免了传统流式荧光通道少且易相互影响的问题。可在单细胞层面上对多种指标同时进行表征，百泰派克生物科技可做到同时检测51个目标蛋白。

2.分析数量大，成本较低

单细胞RNAseq受成本等因素限制，所有样本细胞汇总的分析数目一般在2x10^4个左右，而流式质谱技术一次（单样本）就可分析至少10^5的细胞，实现了数量级的提高，且成本不高于单细胞RNAseq。

3.应用前景大

①流式质谱结果可以给出细胞亚群的变化，在临床诊断、疾病机制研究等方面具有极大的研究前景；

②将金属标签技术与其他技术结合会有新应用方向。除常规蛋白外，质谱流式细胞技术还可用于蛋白翻译后修饰；

③可检测细胞存活率、细胞大小、mRNA转录子表达量、DNA合成速率以及蛋白酶活性等。

四、基于高精度质谱的免疫多肽组学分析及新抗原发现

百泰派克生物科技的基于高精度质谱的免疫多肽组学分析及新抗原发现一站式解决方案包括我们专有的、高度敏感的免疫肽富集和鉴定方案。我们能够帮助您实现10,000个以上I型多肽和10,000个以上II型多肽的鉴定和识别。通过我们优化的高通量免疫多肽组学分析平台进行免疫肽组学分析，可从最小的样品材料中进行可重复的识别和定量。该服务可以应用于大规模的研究，旨在助力科研工作者寻找癌症、免疫疾病及传染病的解决方案，深入挖掘未知的靶标。

五、生物药物表征

百泰派克基于高分辨率质谱技术，MALDI TOF，高效色谱分离技术，提供一系列完善的生物药物分析方案，从蛋白质、多肽、抗体、疫苗等生物制品的氨基酸组成和一级结构分析，到产品变异性和纯度分析。旨在提供优质生物药物分析服务，帮助生物医药生产商提高生物药物品质。

百泰派克生物科技七大检测平台

百泰派克生物科技-生物制品表征，生物质谱多组学优质服务商

北京百泰派克生物科技有限公司致力于为生物/制药和医疗器械行业提供质量控制检测和项目验证等专业服务。公司实验室遵循NMPA、ICH、FDA和EMA等的法规和指导原则，通过CNAS/ISO9001双重质量体系认证，建立了完备的质量体系，数据冷热/异地备份，设备定期计量/期间核查，软件审计追踪，为客户提供一体化解决方案和技术服务，支持新药研发、药物申报注册和生产放行。

1.公司采用ISO9001质量控制体系，专业提供以质谱为基础的CRO检测分析服务；

2.获国家CNAS实验室认可，为客户提供符合全球药政法规的药物质量研究服务；

3.业务范围覆盖蛋白质组学、多肽组学、代谢组学、生物药物表征、单细胞分析、单细胞质谱流式、生信云分析以及多组学生物质谱整合分析等；

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